在数据科学领域，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种非常受欢迎的聚类算法。它与传统的基于距离的聚类算法不同，能够识别出具有任意形状的数据簇，并且可以有效地处理噪声数据。🌟

首先，DBSCAN定义了两个关键参数：ɛ（eps）和MinPts。ɛ代表邻域半径，即一个点周围需要有多少个其他点才能被视为其邻居。MinPts则是形成一个稠密区域所需的最小点数。这两个参数的选择对聚类结果有着重要影响。📐

算法的核心在于识别核心点、边界点和噪声点。核心点是指在其ɛ邻域内至少有MinPts个其他点的点；边界点是位于核心点ɛ邻域内但不满足核心点条件的点；而噪声点则是在任何核心点的ɛ邻域之外的点。💡

通过这种方式，DBSCAN能够自动地发现数据集中的不同密度区域，非常适合于探索性数据分析和大规模数据集的初步分析。🚀

总之，DBSCAN是一种强大的工具，对于那些寻求理解复杂数据分布的研究人员和分析师来说，是一个不可多得的好帮手。📚

DBSCAN 聚类算法 数据分析